循环逻辑回归-bestglm

之前做回归，老自己设训练集啥的，有人为误差，为了减少误差，进行循环逻辑回归，并从中选出最优模型
一、常规导入数据啥的

# install.packages("pROC")
library(bestglm)
##########################回归#############
daata <- read.csv('C:\\Users\\xikun\\Desktop\\R\\R\\循环检测验证logistic_LC\\胃癌\\all_score79.csv', header = TRUE,stringsAsFactors = TRUE)

二、逻辑回归
1、普通逻辑回归

link=logit可以不写，因为logit是二项分布族连接函数的缺省状态。

lg<-glm(y ~x1+x2,data=file,family=binomial(link='logit'))
summary(lg)

参数family规定了回归模型的类型:

----family="gaussian"适用于一维连续因变量

----family=mgaussian"适用于多维连续因变量

----family="poisson"适用于非负次数因变量(count)

----family="binomial"适用于二元离散因变量(binary)

----family="multinomial"适用于多元离散因变量(category）

#处理数据
daata &l